“AI会画画”已不是新闻。现在，来自加州理工大学人文与社会科学系的饭谷博士对自己家的AI提出了新的要求。他掏出了著名抽象派画家马克·罗斯科的作品，问：“这幅画，你喜欢吗？”如果这个AI碰巧是现代艺术的拥趸，打出了3分，也就是“非常喜欢”，饭谷还会追问一下：“你喜欢的是画里的什么呢？构图，色彩，线条，还是对自然世界的几何抽象？”别误会，研究者并不是要培养出一个AI艺术鉴赏家。
毕竟，这些硅基脑袋瓜离“真正的智能”差得还远，别说艺术鉴赏这么高级的认知行为，就是一起聊个八卦或是吐槽个前男（女）友对它们来说都还很难。那这项研究是为了什么？研究者的想法是，希望回答一个美学领域长久存在的问题：人类到底是如何理解“美”的？
对艺术品来说，到底什么是“美的”？这很难有固定标准。
从史前壁画到文艺复兴再到现代艺术，美的规则在随着时间演变；从非洲、欧洲到亚洲，美的概念也不尽相同；甚至对于同一时期生活在同一地域的人们来说，审美偏好仍然千人千面、众口难调。
有崩溃的研究学者认为，我们没有办法把“美学评判”这个事儿讲得太细，因为审美这个东西太个人、太复杂，它以我们各不相同的成长环境、教育背景、生活经历为基础，又被大脑数亿百万计的神经细胞不知怎么添油加醋的处理了一圈儿，谁也没办法说明是怎么回事。但还是有人不死心：我们真的不能从艺术作品，比如绘画作品——从它们本身出发，解释它的“美”吗？
例如，画作中的笔触、色调、结构和布局等等客观视觉元素，能够帮助我们跨越漫长的时间与文化、历史的差异，感受到它的美学价值吗？客观的审美规律，到底存在吗？
饭谷的研究是这样设计的：首先，他和同事收集了1001幅不同流派的画作，并邀请了7位人类志愿者分别对所有画作进行了喜爱度评分（0-3分，0分是完全不喜欢，3分是非常喜欢）。
然后，他们让AI学习了这7位志愿者的品味，并通过测试判断AI模型是否真的“学会了”。有趣的是，研究者让AI来学习，并不是因为它们对艺术的领悟力有多强，而恰恰是因为AI的小脑袋瓜不开窍：它们没有个性，没有接受过历史人文的教化，不会谈人生、谈理想，也理解不了愤怒或浪漫，榆木疙瘩一个——总之，那些触动人心的艺术作品，在AI看来，不过是一组大小不一的数字。
但是，遇上“审美”这种问题，这种“不够智能”恰恰成了AI的优势所在：得以避开那些来自文化、情感等等综合因素的影响，专注探寻那个可能存在的客观审美规律。
为了让实验设计更加严谨，研究结论更加可信，研究者们还进行了许多其它实验，在此就不继续展开了。
然而，我们需要意识到的是：即使经历了如此严格又漫长的调教，学习了超过1000幅大师作品，人类并没有让AI学会艺术鉴赏——它的好恶不过是对人类的模仿，甚至只是简单的从数字中找规律的游戏。研究者们也同意，虽然他们的实验揭示出审美评判中蕴含着普适的客观规律，但艺术画作并不是简单的元素堆砌。我们欣赏画作并不仅仅是品味画作本身，而是和创作者跨越时空的思维碰撞与情感沟通。